原贴链接

https://huggingface.co/amd/AMD-Llama-135m

讨论总结

讨论主要围绕AMD发布的第一个小型语言模型AMD-135M展开，涵盖了技术细节、开源性质、与Nvidia的竞争以及用户对ROCm软件生态系统的期待和不满。评论者普遍认为AMD在软件支持和生态系统建设上落后于Nvidia，呼吁AMD加强ROCm的开发和维护。同时，也有评论者对AMD-135M的创新性和实际应用前景表示质疑，认为其可能只是一个概念验证。整体讨论氛围既有对AMD的期待，也有对其进展缓慢的失望。

主要观点

  1. 👍 AMD应专注于开发和维护ROCm

    • 支持理由：提升其在软件生态系统中的竞争力
    • 反对声音：AMD在软件和生态系统支持上落后于Nvidia

  2. 🔥 AMD-135M是基于Llama2模型架构的语言模型

    • 正方观点：可以在AMD MI250 GPUs上训练
    • 反方观点：有评论者质疑该模型的创新性，认为其只是对Andrej Karpathy的NanoGPT项目的模仿

  3. 💡 AMD-135M的训练代码、数据集和权重是开源的

    • 解释：有助于开发者复现模型并训练其他SLMs和LLMs

  4. 🤔 AMD在AI领域的进展缓慢

    • 解释：用户对其表现感到失望，期待其能迎头赶上

  5. 🚀 AMD-135M在小尺寸和低运行成本方面表现出色

    • 解释：但一些用户认为该模型在词汇量和上下文处理能力上存在不足

金句与有趣评论

  1. “😂 tinny66666：AMD, please put your effort into developing and supporting ROCm. Get your developers contributing to the projects that would benefit from using your hardware if ROCm was mature. Make it work, make it easy. I would love to throw my money at you. Get your shit together.”

    • 亮点：强烈呼吁AMD加强ROCm的开发和维护

  2. “🤔 paranoidray：The training code, dataset and weights for this model are open sourced so that developers can reproduce the model and help train other SLMs and LLMs.”

    • 亮点：强调开源对开发者的重要性

  3. “👀 Fullyverified：Good job, but the fact I still cant use ROCM on windows is not good enough.”

    • 亮点：指出ROCm在Windows系统上的不兼容性问题

  4. “😂 Koksny：For a model that takes ~150MB (and the 80MB Q4 doesn’t seem to be much worse), this is… something?”

    • 亮点：对模型小尺寸的赞赏

  5. “🤔 FallenJkiller：llama 2 is deprecated tech. no one cares”

    • 亮点：对Llama 2技术的质疑

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对AMD的期待和赞赏，也有对其进展缓慢和软件支持不足的失望和批评。主要分歧点在于AMD在AI领域的竞争地位和ROCm软件生态系统的成熟度。用户普遍希望AMD能加大投入，提升软件支持和生态系统建设，以迎头赶上Nvidia。

趋势与预测

  • 新兴话题：AMD在AI领域的未来发展，特别是其在大型语言模型（LLM）领域的投入
  • 潜在影响：AMD若能加强软件支持和生态系统建设，可能会在AI领域取得更大的市场份额，对Nvidia构成更大的竞争压力

详细内容：

标题：AMD 推出首款小型语言模型 AMD-135M 引发 Reddit 热议

近日，AMD 推出了其首款小型语言模型 AMD-135M（https://huggingface.co/amd/AMD-Llama-135m ），这一话题在 Reddit 上引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕着 AMD 在软件和生态支持方面的表现，以及这款新模型的性能、用途和潜在影响。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 AMD 应该把精力放在发展和支持 ROCm 上，比如有用户说：“AMD， 请把精力放在开发和支持 ROCm 上。如果 ROCm 成熟，让开发者为能利用你们硬件的项目做贡献。把事情做好，让它变得容易。我很愿意为你们花钱。把你们的事情做好。” 还有人指出 AMD 在软件和生态支持方面落后于 Nvidia 多年，应该集中精力解决这个问题。

也有人对 AMD-135M 模型的性能和用途进行了探讨。有人表示该模型虽然体积小，但在某些情况下能产生一定效果，不过大多数时候不太可靠，难以用于实际应用。例如，“对于一个约 150MB 的模型（80MB 的 Q4 似乎也没好多少），这算是有点东西？但对于任何实际用例来说，都太不可靠了，可惜。但 AMD 勇于尝试值得称赞。”

但也有观点认为，对于这样一个 135M 参数的小型模型，不应期望过高，它可以作为研究工具或实验模型。比如，“考虑到模型的大小，为其进行指令微调可能只需要 10 分钟，所以……我认为它可能是一个非常适合用于实验微调方法的模型，而不会在大型模型上浪费数周的计算时间。”

同时，关于模型能否用于特定任务，如输出 JSON 或在特定场景下的应用，也存在不同看法。有人认为目前几乎没有可能，也有人觉得可以在特定的小规模应用中发挥作用。

在讨论中，有人对 AMD 的努力表示肯定，认为在模型规模较小的情况下能取得一定成果已经很不容易。但也有人对 AMD 一直以来在相关领域的表现表示不满。

总之，Reddit 上关于 AMD 首款小型语言模型的讨论呈现出多样化的观点，既有人对其抱有期待，也有人持谨慎或批评的态度。这反映了大家对 AMD 在人工智能领域发展的关注和思考。